2019 年 度
健司

修士論文概要

主査

舟橋

副査

本谷 秀堅

研究室

舟橋研究室

入学年度

2018 年度

学籍番号30414114

氏名

満安

論文題目

2 種類の CNN モデルを用いた細胞核抽出と分類

佑亮

Cell Nucleus Extraction and Classification Using Two CNN Models

はじめに

1

近年，医療の進歩には目覚ましいものがあるが，依成された画像は膨張処理や収縮処理を行うモルフォロ
ジー処理を加えノイズの低減を行う．

然として癌の脅威は未だに去っていない．癌の早期発見は今後の日本の国民の寿命の延長には欠かせないものである．そのため，細胞や組織を直接診察する細胞診・組織診は癌の早期発見することにおいてとても重要な役割を担っている．しかし，これらの診断の大部分は病理専門医の経験と技術に依存しているため，様々な課題がある．そこで本研究では，癌の客観的指標の作成及び病理専門医の負担軽減のための癌診断システ
ムの構築を目的する．その一環として細胞核の抽出と図 1: 抽出用モデルの構造分類を行う．ヘマトキシリン・エオジン (HE) 染色された病理画像から細胞核の抽出および分類を行った手法
として文献 [1][2] がある．しかし，文献 [1] ではスコア画像を作成するが，その画像はあくまで細胞核が存在する確率が高い領域を示しているため誤検出や検出漏れが多くなってしまう．文献 [2] では良性，悪性，転移の 3 種類を判定しており，分類精度は全体では約 8 割だが，個々の分類率を見ると悪性に関しては約 6 割の分類しかできておらず信憑性に欠けてしまう．以上の(a) 細胞画像のパッチ(b) マスク画像のパッチ課題をふまえ本稿では同様に細胞核に着目し，抽出お図 2: 作成するパッチ画像の例

よび分類に Deep Learning のアルゴリズムの一種である Convolutional Neural Network(CNN) モデルを 2 種

2.2

細胞核の分類における提案手法

類用いて従来の手法よりも精度の向上と高速化を図る．

本 手 法 の 細 胞 核 分 類 に は ，CNN モ デ ル で あ る

細胞核の抽出および分類におけるVGG16[4] に学習済みネットワークを利用する Fine-2

提案手法
2.1

細胞核抽出における提案手法

本手法の細胞核抽出には，医療画像のセグメンテーション用のモデルである U-Net[3] を用いた．本手法でtuning を行い，細胞核分類用に拡張する．本手法で用いるモデルの構造を図 3 に示す．細胞核分類の処理手
順として抽出された細胞核にラベリングを行い，細胞核領域を矩形化する．矩形化された細胞核を入力画像とし学習させ，正常細胞か癌細胞に分類する．

用いる U-Net の構造を図 1 に示す．細胞画像およびマスク画像よりパッチという小さい画像を作成し，学習用データセットとしている．パッチを作成する前処理としてグレースケール化，ヒストグラム平坦化，ガンマ補正を加えている．パッチ画像の例を図 2 に示す．本
手法の抽出方法として画素ごとではなく検出ウィンドウを設けてそれを細胞画像に対してラスタスキャンを行い，検出ウィンドウから取得した画像を入力画像とする．モデルに通した入力画像は細胞核が抽出された状態で出力され，全ての画素に対して終わるまで繰り返し，細胞画像の抽出結果画像を作成する．また，作図 3: 分類用モデルの構造

3

細胞核の抽出および分類実験

結果として，分類全体の正答率が 8 割を超える結果と3.1細胞核抽出実験なった (表 2)．特に，良性と転移は正確に分類できてい提案手法の有効性を確かめるため実際に HE 染色さる．しかし，悪性に関しては正常と分類してしまってれた遺伝子改変マウスに発症したメラノーマ組織画像いるものもある．原因としては，悪性は正常細胞と癌より細胞核の抽出を行った．学習用データセットとし細胞が入り混じっているものであるため癌細胞を正常て 40 × 40px のパッチ画像 190000 枚作成した．図 4 に細胞として誤分類してしまっていることが考えられる．

はそれぞれの真値と抽出結果を示す．また，精度評価

また，切片画像の実験と同様に良性と転移は分類結果には Precision，Recall，F-measure を用いた．結果とが明確になっていることが確認できる (表 3)．悪性に関して，Recall，F-measure は提案手法の方が高精度な結しては切片画像での実験で誤分類してしまっているも果となった (表 1)．特に，提案手法の Recall の値に関のがあったが病理画像全体で見るとしっかりと分類でしては 80%以上と高い値であることが確認でき，抽出きている．以上より本手法の有効性が確認できた．
表 2: 切片画像に対する分類結果 (提案手法)

漏れが少ないことを表している．また，抽出画像を作成する時間は文献 [1] が約 18 時間，提案手法が約 6 時間であった．細胞核の抽出において，抽出漏れを少なくすることが重要であると考えられる．細胞核の分類

ラベル

正常分類数

良性1001.0

悪性5150.75

転移0101.0をすることを考えると，細胞の見逃しが原因で患者に悪性分類数

正答率

全体の正答率0.88

表 3: 病理画像に対する分類結果不利益な状況につながってしまうことも考えられるた

ラベル

番号

正常細胞核数

癌細胞核数

分類結果

め，抽出漏れが少ない本手法の有効性が確認できた．

良性

118071038

正常222641723

正常

114141422

癌

218861979

癌117852475

癌

21588

1761

癌

悪性転移

4(a) 真値(b) 提案手法の抽出結果
図 4: 真値と抽出結果

本稿では，2 種類の CNN モデルを用いた細胞核の抽出と分類を行う手法を提案した．実験では，実際の HE染色された病理画像を用いて細胞核の抽出および分類

表 1: 精度評価 [%]3.2

おわりに細胞画像 1Precision

RecallF-measureを行い本手法の有効性を確認した．今後の課題として，

文献 [1]

83.5

63.071.8

抽出の分野では重複している細胞を分離する手法の提提案手法

75.2

84.579.6

案と更なる精度向上，分類の分野では癌のステージを細胞核分類実験提案手法の有効性を確かめるため，病理医がメラノー考慮した分類手法の提案やメラノーマ以外の癌に対しての分類手法の提案などが挙げられる．

マか否かを診断し患者から採取した HE 染色された皮参考文献

膚組織の病理画像に対して実験を行った．メラノーマ[1] Yuya Tsukada, et al, “Extraction of Cell Nucleiの判定は良性腫瘍と診断された「良性」，悪性腫瘍と診

using CNN Features”, Procedia Computer Science,断された「悪性」，メラノーマが他の組織に転移したもので悪性と診断された「転移」の 3 種類としている．

Elsevier, Vol.112, pp.1633-1640, 2017.
[2] Yuji Iwahori, Yuya Tsukada, et al, “Classifica-

分類基準として 1 枚の画像に対し正常細胞が多ければtion of Cell Nuclei using CNN Features”, In-正常，癌細胞が多ければ悪性と判断する. また，病理ternational Conference on Intelligence Science,画像には細胞核が数千個ほど点在しているので細胞核Springer, pp.195-208, 2019.
[3] O. Ronneberger, P. Fischer, and T. Brox, “U-net:Convolutional networks for biomedical image seg-

を一つ一つ分類していくと時間がかかってしまうので，病理画像と病理画像を 16 等分した切片画像の 2 種類に対して分類を行う．VGG16 での Fine-tuning 向け学習mentation”, International Conference on Medical

用データセットとして正常細胞画像 77 枚，癌細胞画像

image computing and computer-assisted interven-98 枚を構築した．良性の切片画像 10 枚，悪性の切片

tion, Springer, pp. 234-241, 2015.
[4] K. Simonyan, A. Zisserman, “Very deep convolu-

画像 20 枚，転移の切片画像 10 枚の計 40 枚の切片画像と良性病理画像 2 枚，悪性病理画像 2 枚，転移病理画像 2 枚の計 6 枚の病理画像全体に対して分類を行った．

tional networks for large-scale image recognition”,
arXiv preprint arXiv:1409.1556, 2014.